配电自动化系统的实用化运维技术分析

丁 震

（国网宁夏电力有限公司石嘴山供电公司，宁夏石嘴山 753000）

随着电力系统向智能电网转型，配电自动化技术得到了长足发展。其极大地提高了配电系统的可靠性、灵活性和经济性。然而，传统的粗放式维护方式已难以适应自动化配电系统的需求。数据驱动运维技术和物联网技术为配电自动化系统的智能化、精细化维护提供了有力支撑。

1 配电自动化系统的组成与特点

1.1 配电自动化系统的组成

配电自动化系统主要由3部分构成：配电自动化终端、通信网络和自动化主站。

配电自动化终端是实现具体自动化功能的各种智能设备，包括智能电表、数字保护继电器、远程终端单元等。这些智能终端布设在配电网络的关键位置，实现对电压、电流、功率等参数的精确监测，并根据控制逻辑实时调节负荷参数，完成保护装置控制和网络状态监测。通过终端间的协同，实现对配电参数的全面监控和对网络与负载的精确控制。

自动化系统的通信网络负责实现数据的高速稳定传输。常用的有线方式包括利用配电线载波的线载波技术和数字光纤通信技术。线载波通信将高频信号调制后叠加在配电线上，具有建设成本低的优点。数字光纤通信利用光纤介质实现高速率、大容量的数据传输。光纤通信系统由传输系统和接入网络构成，传输系统采用SDH、ATM 等技术，接入网络支持多种通信协议。无线通信方式包括微波无线与无线自组网。微波无线使用4～40 GHz 频段，建立点对点高速无线传输链路。无线自组网采用分布式网络架构，可快速建立稳定可靠的无线数据传输。

自动化主站是整个系统的控制中心，通过数据网络连接所有配电自动化终端。主站集成了大容量的数据存储、处理和分析功能，实现对整个配电系统的统一监控。主站具有强大的配电网络仿真分析功能，可以进行控制决策并下发控制指令，实现故障处理、网络重构、负载管理等自动控制。主站中还集成了配电级SCADA 软件，实现对配电网络的监视、遥测、遥信、遥控等功能。可以根据配电系统规模构建不同级别的SCADA 系统。

通过终端采集数据，网络进行传输、主站处理和控制，配电自动化系统实现了自主化、信息化和智能化，大幅提升了配电网络的自动化水平。

1.2 配电自动化系统的特点

配电自动化系统具有高度集成化的特点，将信息技术、通信技术、数字技术、控制技术等有机结合，实现监测、控制、保护、优化等各种功能的统一。其可对电压、电流、功率等参数进行精确测量，并根据数据确定配电网络状态，利用精确的电力系统模型进行深入分析，为主站制订科学的控制策略。主站系统集成了大容量存储和高性能计算平台，拥有强大的信息处理能力。同时，系统具有高度的可靠性和安全性，采用开放的系统架构，与其他信息系统兼容。

2 配电自动化中的实用化运维技术探析

2.1 配电自动化的数据驱动运维技术

配电系统作为能源输送的关键环节，其可靠性和经济性直接关乎到电网的安全稳定运行。传统的配电系统运维面临维护周期长、维护粗放等问题，难以适应现代配电自动化的需求。因此，利用先进的信息通信技术手段，实现配电系统的智能化、精细化运维，成为一个重要的研究方向。

数据驱动运维技术正是在这一背景下应运而生。其通过在关键配电设备上广泛布置各类先进传感器，形成信息物理系统，实时采集设备的运行参数数据。这些数据会汇聚至配电SCADA 系统和云平台上，进行清洗、建模、存储和分析。应用机器学习和人工智能算法，可对设备状态进行精确评估和故障预测，生成相应的维护策略。平台可根据这些分析结果智能下发维保工单，指导现场技工进行预测性维护。现场技工使用移动终端，完成维保任务。与此同时，平台会持续从大数据中学习，不断优化运维流程。在引入新设备或新技术时，可使用数字孪生的虚拟仿真系统先行验证，降低实际应用的风险。

以机器学习和人工智能算法对设备状态进行精确评估与故障预测为例，其主要是通过收集、分析、建模和预测的方式来实现对设备的精确评估与生成相应的维护策略。具体步骤如下。

2.1.1 数据收集

要进行设备状态评估和故障预测，需收集设备的运行数据。包括温度、振动、压力、设备的使用时长和历史记录等。

2.1.2 数据预处理

（1）清除数据。①去除异常值：异常值是那些远离其他观测值的数据点。常见的方法是使用四分位距（interquartile range，简称IQR）来定义异常值。IQR=Q3–Q1，异常值通常低于Q1–1.5×IQR或高于Q3+1.5×IQR的值，其中Q1与Q3分别为第一四分位数和第三四分位数。②去除噪声：通常需先对数据进行平滑处理，如使用滑动平均：

式中，MA（t）为在时间t处的滑动平均值，N为窗口大小，xi为原始数据。

（2）数据标准化和归一化。数据标准化和归一化可使不同尺度的数据都落入到一个统一的范围内，便于后续的分析和建模。①标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，其公式为：

式中，x为原始数据，u为均值，σ为标准差。

②归一化：将数据转换到0，1范围内，其公式为：

式中，x'为归一化后的数据，x为原始数据，xmax和xmin分别为数据的最小值与最大值。

（3）时间序列数据处理。差分：一种常用的时间序列数据稳定化方法，其目的是消除数据中的趋势或季节性，其公式为：

式中，Δxt为在时间t处的差分值，xt和xt-1分别为时间t与t-1处的原始数据。

2.1.3 特征工程

特征工程涉及从原始数据中提取、选择和转换那些对模型预测更有意义的信息。其质量直接决定了模型的预测能力。

（1）特征选择。高维数据会导致计算成本增加，而特征选择可帮助减少数据的维度。递归特征消除和L1正规化则是常见的特征话选择方法。

（2）递归特征消除（Recursive Feature Elimination，以下简称RFE）是一种为选择关键特征的迭代方法。在这种方法中，使用所有特征训练模型并计算每个特征的重要性或系数。然后会移除最不重要的特征，并用剩余的特征重新训练模型。这个过程会持续重复，直至达到预定的特征数量。RFE 将挑选出一组最优或最重要的特征。RFE 的独特之处在于其不仅考虑了单个特征的重要性，还考虑了特征间的相互作用，因此其通常能够与模型的性能很好地结合。

（3）Lasso 回归是一种线性回归方法，通过在损失函数中加入一个L1正则化项（所有特征系数的绝对值之和）来实现。数学上，其可表示为：

式中，yi为响应变量；xij为第i个观测值的第j个特征；βj为第j个特征的系数；N为观测值的数量；λ为正则化参数，控制正则化的强度。

2.1.4 建模

建模是机器学习和人工智能应用中的核心环节。先要选择一个适合的机器学习或人工智能算法，选择的算法依赖于问题的性质和所拥有的数据。例如，决策树和随机森林通常用于分类与回归任务，而它们也具有较好的解释性。深度学习特别是卷积神经网络和循环神经网络，在图像和时间序列数据上有出色的性能。SVM（支持向量机）适用于分类任务，尤其在数据维度较高时。时间序列模型，如ARIMA 或长短时记忆网络（LSTM），则特别为时间序列数据分析和预测设计。

在选择了合适的算法后，需对数据进行合适的划分，以确保模型的泛化能力。通常数据被分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数及选择最佳模型，而测试集则用于最后评估模型的性能，确保其在未知数据上的表现与训练时相符。这种划分方法有助于防止模型过拟合，确保模型不仅在训练数据上表现良好，而且在新的、未见过的数据上也有稳定的性能。

训练过程通常开始于使用训练集数据。在这一阶段，模型会学习数据的内在模式和结构。接着使用验证集来微调模型参数，包括学习率、树的深度或神经网络的层数等算法的超参数选择。验证集可帮助避免在训练集上的过拟合，并提供了一个实时的反馈，使技术人员能够知道何时停止训练或是否需更改学习策略。

总之，数据驱动运维实现了从传统周期性维护向状态监测与预测性维护的转变，极大提高了维护质量和系统可靠性，使配电系统运维进入智能化新阶段。

2.2 配电自动化与运维中的物联网技术

（1）物联网技术在配电自动化中的应用。物联网技术的应用为配电自动化带来了革命性的进步，各种传感器和执行器的广泛布置实现了对配电网络运行参数的实时全面监测，一旦出现异常，系统可快速定位故障并自动发送控制指令进行故障隔离或重路由，从而极大提高了配电网络的可靠性和自主控制能力。与传统人工排查相比，物联网技术可通过分析多点数据智能地进行远程故障诊断，快速定位具体故障设备，大幅缩短响应时间。在用户侧安装的智能电表可实时自动采集用户用电数据，有利于电力公司开展用电分析、负荷预测等工作。

另外，物联网系统还可汇总并分析海量配电数据，找出网络弱点和负荷分布情况，以便电网公司制订出更加优化高效的配电方案，实现电力资源的动态平衡配置和提升资源利用效率。

（2）物联网技术在配电自动化运维中的应用。物联网技术的应用为配电系统的运维带来了革命性的变革和无限可能性。借助关键设备上的传感器，持续收集的工作参数数据与大数据分析方法相结合，可实时捕捉到设备状态的异常或性能下降的迹象，从而预测出有潜在故障风险的设备。这种预测性维护不仅可延长设备的使用寿命，降低突发故障的概率，而且有助于减少维护成本。而在资产管理方面，通过在配电设备上使用RFID 标签，物联网技术可实时监控设备的工作状态和位置，从而更加高效地管理和调配大量的物资资产。

安全方面，利用视频监控和各种传感器技术，物联网技术可为配电设施提供全方位的监控，确保任何非法入侵或设备损坏等异常情况都能被实时捕获，并及时做出响应，如启动报警或关闭设施，有效地预防事故发生。此外，AR/VR 技术为运维人员提供了一个虚拟的配电系统环境，新员工可在这样的模拟环境中进行实操训练，而经验丰富的员工也可借助AR 技术获取设备的实时维修信息或得到远程的专家协助，极大提高了培训和工作的效率。

3 结束语

数据驱动运维技术通过建立信息物理系统实时采集设备数据，并运用机器学习等方法实现设备状态评估、故障预测、生成维护策略等功能。其实现了从传统周期性维护向状态监测与预测性维护的转变。物联网技术提供了实时监控、资产管理、远程控制等全方位支持，有效提升了运维的自动化水平。两者相互协同，为配电自动化系统提供了智能化、精细化的运维手段，极大延长了系统和设备的使用寿命，降低了运维成本，提高了运维质量和电网可靠性，为配电自动化系统的发展提供了有力保障。随着相关技术的不断成熟，数据驱动运维和物联网技术在配电自动化系统中的应用空间与潜力将继续扩大，推动配电系统运维向更高水平发展。